Düzenlileştirme, modelin aşırı öğrenmesini önlemek için onu daha basit ve genellenebilir çözümlere yönlendiren tekniklerin genel adıdır.
Düzenlileştirme ne demek?
Büyük ağırlıkları cezalandıran L1 ve L2 düzenlileştirme, eğitim sırasında rastgele nöronları kapatan dropout ve doğrulama başarısı düşmeye başlayınca eğitimi durduran erken durdurma en bilinen yöntemlerdir.
Yakın kavramlar
Aşırı ÖğrenmeOverfittingAşırı öğrenme, bir modelin eğitim verisini ezberleyecek kadar iyi öğrenip yeni ve görmediği verilerde kötü sonuç vermesidir.Makine Öğrenmesi & EğitimDropoutDropout, eğitim sırasında her adımda rastgele seçilen nöronları geçici olarak devre dışı bırakarak aşırı öğrenmeyi azaltan düzenlileştirme yöntemidir.Derin Öğrenme & Sinir AğlarıAğırlıkWeightAğırlık, sinir ağındaki iki nöron arasındaki bağlantının gücünü belirleyen ve eğitimle öğrenilen sayısal değerdir.Derin Öğrenme & Sinir Ağları